Damit es nicht echt kracht, sollen Unfälle autonomer Autos smart simuliert werden. © IMC Krems
Um schwere Unfälle bei autonom fahrenden Autos zu vermeiden, wird an der IMC Krems eine auf Machine Learning basierende Software zur Simulation von Auto-Crash-Szenarien entwickelt.
Die Entwicklung realistischer Crash-Szenarien und Simulationen zukünftiger Verkehrssituationen, an denen autonome Fahrzeuge beteiligt sind, steht im Mittelpunkt eines aktuellen Projekts der IMC Fachhochschule Krems (IMC Krems) in Österreich. Im ersten Schritt des Projekts werden Verkehrsszenarien aus öffentlich zugänglichen Datenbanken in spezielle Simulationen eingespeist. Anschließend werden in einem Optimierungsprozess, basierend auf modernsten Suchalgorithmen, neue Verkehrsszenarien mit steigender Gefährlichkeit und Schwere erstellt.
Das Projekt ist Teil eines großen, von der EU finanzierten internationalen Forschungsprojekts, das darauf abzielt, Sicherheitsmechanismen für autonome Fahrzeuge zu entwickeln, die die Unfallfolgen durch den Einsatz fortschrittlicher Fertigungstechnologien verringern.
Autonome Autos könnten die Zahl der Verkehrsunfälle erheblich reduzieren. In der Zukunft – denn derzeit sind sie noch in Unfälle verwickelt, von denen einige tödlich enden. Daher muss die Sicherheit solcher Fahrzeuge verbessert werden. Eine Optimierung ist jedoch nach wie vor schwierig, da die Simulation von Unfallszenarien in gemischten Verkehrssituationen – das heißt, mit Fahrzeugen unterschiedlicher Autonomiestufen – durch einen Mangel an relevanten Daten erschwert wird.
Ein Projekt an der IMC Krems wird dies ändern, indem es die Leistungsfähigkeit speziell entwickelter maschineller Lernalgorithmen nutzt, die Daten aus bestehenden Unfalldatenbanken extrahieren und analysieren.
Autonome Unfälle
„Autonom fahrende Autos sind noch nicht in der Lage, Unfälle in allen möglichen Situationen zu vermeiden“, sagt Alessio Gambi, Projektleiter am Department of Science and Technology an der IMC Krems. „Und da sie autonom und damit anders reagieren als von Menschen gesteuerte Fahrzeuge, werden Unfälle anders aussehen als bisher. Aber derzeit wissen wir nicht genau, wie sie aussehen werden. Dieses fehlende Wissen ist ein Hindernis für die Verbesserung der Sicherheit künftiger Mischverkehrssituationen.“
Gambi und sein Team werden nun im Rahmen eines von der EU mit vier Millionen Euro geförderten internationalen Forschungsprojekts dazu beitragen, eine Wissensbasis zur Lösung dieses Problems zu schaffen. Anhand von Daten aus bestehenden Quellen, wie z. B. großen Datenbanken zur Aufzeichnung von Autounfällen, wird das Team eine Reihe von Referenz-Fahrszenarien als Grundlage für den nächsten Projektschritt auswählen.
„Es ist bemerkenswert“, erklärt Gambi, „dass es weltweit nur eine einzige öffentlich zugängliche Datenbank gibt, die den Grad der Autonomie von Fahrzeugen, die in einen Unfall verwickelt sind, tatsächlich aufzeichnet, nämlich die DMV-Datenbank für autonome Fahrzeuge in Kalifornien. Das ist eine sehr begrenzte Grundlage für die Simulation künftiger Unfallszenarien. Unser Projekt wird dazu beitragen, diese Basis zu verbreitern.“
Simulation für die Sicherheit
Mit den aus bestehenden Quellen (z. B. CARE, GIDAS, STRADA, ZEDATU) extrahierten Referenzszenarien wird das Team eine moderne Fahrsimulation füttern. Darüber hinaus wird das Team eine offene Online-Simulationsplattform entwickeln, die sich an Prinzipien populärer Videospiele orientiert, bei denen Spieler aus der Ferne miteinander und mit einer künstlichen Intelligenz interagieren.
Mithilfe dieser Plattform wird das Team virtuelle Live-Interaktionen zwischen menschlichen Fahrzeuglenkern und (simulierten) autonomen Fahrzeugen untersuchen und in der Lage sein, eine zusätzliche Reihe von Verkehrsszenarien zu generieren, die nicht auf früheren Unfällen, sondern auf echten Interaktionen beruhen.
Mit diesen beiden Quellen werden spezialisierte Suchalgorithmen dann virtuelle Crash-Szenarien berechnen, die mögliche Aktionen von autonomen Fahrzeugen vorwegnehmen. „Wir entwickeln diese Algorithmen im eigenen Haus und können daher die virtuelle Schwere der simulierten Unfälle ohne viel Aufwand stetig steigern“, erklärt Alessio Gambi. „Dadurch können wir die hauptsächlich an schweren Unfällen beteiligten Fahrzeugstrukturen aufdecken und ihr Verhalten in solchen Situationen vorhersagen.“
In dieser Phase ist dieses Projekt in ein größeres EU-Projekt namens Flexcrash eingebunden. Der Teil an der IMC Krems ist dabei das Basisarbeitspaket von Flexcrash. Die Ergebnisse der fortgeschrittenen Simulation werden Daten zur Verbesserung des Designs zukünftiger autonomer Autos liefern. Das endgültige Ziel ist die Nutzung der hybriden Fertigungstechnologie für das Aufbringen von Oberflächenmustern auf vorgeformte Teile mittels additiver Fertigung. Dies wird wesentlich dazu beitragen, unfallbedingte Todesfälle, Verletzungen, Umweltverschmutzung und Herstellungskosten in Zukunft zu reduzieren. (BS)